DocsDigest
Back to listLanguage: JA
OpenAIAnthropic NewsJul 6, 2026, 12:00 AM

Government of Alberta uses Claude to find and fix cybersecurity vulnerabilities across government systems

A condensed section focused on the key takeaways first.

Original Post
OpenAIClaude

Quick Digest

Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Government of Alberta uses Claude to find and fix cybersecurity vulnerabilities across government systems

claude-codesecurity-scanningai-agentslegacy-modernizationcontinuous-securitygovernment

Key Points

  • 466M lines scanned in 20 hours
  • Automated fixes, tests, and rebuilds using Claude Code
  • Continuous red/blue agent security reviews (95 controls)

Summary

The Government of Alberta used Claude Code (Opus and Sonnet models) to run a large-scale security and modernization program across ~1,280 applications and ~3,400 repositories. In 2025 the team scanned 466 million lines of code in ~20 hours, automatically produced fixes, tests, and rebuilds, and deployed a continuous AI-driven security review pipeline with human engineer approval.

Key Points

  • Scope: scanned 466 million lines across ~3,400 repositories in ~20 hours (estimated manual effort ≈ 6.5 years).
  • Tools & models: Claude Code with Opus and Sonnet, and ~50 autonomous agents built on the Claude Agent SDK.
  • Two-stage scan: rules-engine repository scan to flag patterns, then targeted file-and-line citations for developer verification.
  • Automated remediation: generated patches, wrote tests when missing, and rebuilt legacy components in modern languages when necessary.
  • Continuous review: red-team (external probe) and blue-team (defense assessment) agents run in the development pipeline, checking ~95 security controls and producing remediation plans.
  • Governance: every patch was reviewed and approved by Ministry engineers before deployment; technical white papers and an industry day document the approach.
  • Training & adoption: Alberta AI Academy trained thousands of employees and 10,000+ public users to scale practices.
  • Roadmap: plans to consolidate 185 legacy production apps into ~16 modern reusable applications to lower cost and complexity.

Practical recommendations for engineers

  • Run a fast rules-based scan first, then a focused agent review that cites exact files/lines to minimize triage overhead.
  • Require test generation alongside any automated patch to validate safety before deploy.
  • Implement red/blue agent checks mapped to an explicit control list and enforce human sign-off for production changes.
  • Publish playbooks and white papers to accelerate adoption across teams and agencies.

Full Translation

Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

アルバータ州政府、政府システム全体のサイバーセキュリティ脆弱性をClaudeで発見・修正

ケーススタディ：アルバータ州政府がClaudeを使って政府システムの脆弱性を発見・修正

公開日: 2026-07-06

概要

2025年以降、アルバータ州政府は Claude Code（Claude Opus と Sonnet モデルを含む）を活用してシステムのレビュー、脆弱性の発見、修正を行ってきました。州の Ministry of Technology and Innovation 内のチームは、466百万行（466 million lines）のコードを20時間でスキャンし、システム全体のセキュリティギャップを修復し、システムをより安全にするための新しいツールを構築しました。本事例は、政府機関が大規模に Claude および Claude Code を利用して自らのシステムを強化する方法の一例として共有されています。

「Albertans trust their government with some of the most sensitive information in their lives, and it is our responsibility to protect it," と Nate Glubish（アルバータ州 Minister of Technology and Innovation）は述べています。"AIを使ってシステム全体の脆弱性を発見・修正することで、従来のアプローチで years かかっていた作業を数時間で達成しました。これはAI時代における責任ある政府の姿です。」

アルバータ州のアプローチ

Ministry of Technology and Innovation は、社会サービスや公共安全、山火事対応まで含む州内27省庁のシステムを維持管理しています。対象には約1,280のアプリケーションと3,400のコードリポジトリが含まれ、これらの多くは体系的なセキュリティレビューを受けたことがありません。蓄積した技術的負債（不安全なコード、未解決のバグ、旧式ソフトウェア）は莫大であり、同省が保持するデータには税務記録、政府調達データ、社会サービスのケースファイルなど高感度情報が含まれます。

このため2025年、同省は内部チームを編成し、システムをより安全で保守しやすくするミッションを設定し、Claude を用いて作業を進めました。

これまでの主な成果

  • 466 million lines of government code を20時間で評価

    • チームは Claude Code（Claude Opus と Sonnet モデル）を使用。約50体のエージェントが自律かつ並列で稼働し、セキュリティ脆弱性、インフラ・デプロイプロセスの弱点、技術文書の不足をスキャン。
    • Claude Code は2段階のルーチンを実行。まずルールエンジンで既知パターンをフラグ、次にそれらのフラグをレビューして各所見の正確なファイルと行番号を引用し、開発者が検証できるようにした。
    • スキャンはアルバータが所有する全リポジトリをカバーし、従来の自動スキャンツールが見逃していた問題も特定。実装では約20時間を要し、同規模のレビューは従来6.5年かかると推定される作業を短縮した。

  • 検出された脆弱性の修正

    • スキャンで特定された脆弱性に対し、Claude Code はしばしば修正コードを生成し、テストを作成してビルドまで行った。
    • パッチの安全性を確認する自動テストが存在しない場合、Claude がまずテストを作成した。
    • コードが旧式で修正が非効率な場合は、よりモダンで保守性の高い言語へリビルド。例えば、約25年前に手作業で Java で実装された助成金プログラムのポータルは初回構築に5か月かかったが、再構築は場合によって4〜5日で完了できた。
    • すべてのパッチは同省のエンジニアと協働し、リリース前にレビューと承認が行われた。

  • 継続的なセキュリティレビューの運用

    • 同省は開発プロセス全体で実行される専用の Claude レビューエージェント群を構築。
    • "red team" エージェントは攻撃者の視点で外部からアプリをプローブし、脆弱性の悪用経路をマッピング。
    • "blue team" エージェントは国際的なセキュリティ基準に照らして防御を評価し、修復すべき正確なファイルを示したリメディエーション計画を作成。
    • 追加のエージェントはコード品質や公開文書の可読性を検査。各アプリはパスごとに約95のセキュリティコントロールに対してチェックされる。
    • これらのエージェントは Claude Agent SDK の上に構築され、各アプリに対して堅牢な一連のチェックと解析を実行する。

  • AI 教育と普及

    • アルバータ AI Academy を通じて政府職員と一般市民の AI 利用訓練を実施。数千人の政府職員と1万人超の一般参加者が、プロンプティングからエンタープライズ向けアプリケーション提供までの基本を学んだ。
    • Academy により、同省は単一チームやプロジェクトにとどまらない、各省庁へのアプローチ展開を目指している。

今後の展望

  • Claude は引き続きコードの作成、レビュー、デプロイを支援し、近い将来はエンジニアと並走して新規ソフトウェアやツールを構築できるエージェントの拡張を計画している。
  • ある省庁には本番稼働中のレガシーアプリが185件あり、維持コストが高く更新困難である。政府は Claude Code を使ってこれらを解析し、機能を理解したうえでモダンな言語・慣習に基づく16の再利用可能なアプリに統合する計画で、複雑性を低減し保守コストを下げ、数年かかる作業を短縮することを目標としている。

他の政府機関への示唆

アルバータ州が対処している技術的負債やセキュリティ脆弱性は、多くの州・州政府・連邦機関でも共通する課題です。アルバータが公開した技術白書は、同様の課題に取り組むためのブループリントを提供します。加えて、同州は7月に Edmonton で industry day を開催し学びを共有しており、秋には州政府全体へアプローチをスケールするプログラムを開始予定です。

今後も我々はアルバータ州と協働してこれらの取り組みを拡大していきます。本事例が他の政府によるシステム保護の参考になれば幸いです。